Нейтральные атомы справились с решением оптимизационных задач

T. M. Graham et al. / Nature, 2022

Физики собрали систему нейтральных атомов, способную генерировать запутанные состояния и реализовывать квантовые алгоритмы. В отличие от своих  предшественников, новый вычислитель оказался более стабильным и масштабируемым благодаря использованию долгоживущих атомов-кубитов. Работа опубликована в журнале Nature.

Сложность масштабирования квантовых вычислителей таится не только в том, чтобы готовить стабильные и корректные кубиты, но и совершать операции над ними с высокой точностью. В гейтовой модели за последнее отвечают квантовые вентили, которые довольно сложно сделать идеальными, поэтому наращивать число кубитов помогает коррекция ошибок.

Ученым уже удавалось реализовывать одно- и двухкубитные вентили в системе нейтральных атомов, а сами атомы получалось хорошо выстраивать в двумерные массивы и измерять. Объединение двух экспериментов позволяет говорить о масштабируемости квантовых вычислителей на нейтральных атомах.

Именно этой идеей руководствовались физики из Висконсинского университета в Мадисоне под руководством Марка Саффмана (Mark Saffman). Авторам удалось собрать в ловушке массив из атомов, на основе которого они приготовили запутанное состояние и продемонстрировали работу двух квантовых алгоритмов.

Массив атомов Цезия формировался с помощью решетки из оптических пучков, которую можно было видеть на другом участке камеры, фиксирующей флуоресценцию от захваченных атомов. Все схемы, необходимые для запутывания и решения задач с помощью квантовых алгоритмов, собирались из набора универсальных вентилей. Например, для реализации вращений общего вида требовался мощный импульсный микроволновый источник, а для локальных вращений в плоскости — лазер с длиной волны 459 нанометров.

С помощью собранного вычислителя авторы готовили состояние Гринбергера-Хорна-Цайлингера (GHZ состояние) для многочастичной системы. Оно известно тем, что описывает максимально перепутанную систему частиц и представляет собой суперпозицию состояний, когда все частицы находятся в состоянии 0 или в состоянии 1 с равными вероятностями. Ошибка даже в одном кубите может разрушить GHZ состояние, поэтому создавать и удерживать их оказывается довольно сложно. Тем не менее, ученым уже удавалось создавать 24-частичные состояния для сверхпроводниковых кубитов и 20-частичные для нейтральных атомов. В последнем случае кубиты кодировались состояниями с маленьким временем жизни (порядка двух микросекунд для состояния с четырмя кубитами). Авторам же удалось создать максимально перепутанное состояние для шести атомных кубитов, время жизни которых превосходит предыдущие результаты в 500 раз.

Следующий этап проверки возможностей вычислителя — реализация алгоритма приближения фазы (QPE). Алгоритм позволяет вычислить фазу оператора, действующего на собственное состояние. Чаще всего его применяют для задач квантовой химии при моделирования сложных систем, нахождения уровней энергии атомов. Одна часть схемы алгоритма ответственна за приготовление собственного состояния оператора, а вторая содержит информацию о нем, измеряя состояние в подходящем наборе базисов. С помощью разработанной схемы ученые рассчитали минимальную энергию связи атомов в молекуле водорода.

Другая задача, которую решали физики с помощью квантового алгоритма — задача о максимальном разрезе графа: необходимо разделить вершины графа на две группы, разрезав при этом наибольшее число граней. Задача относится к классу сложности NP, то есть с увеличением размерности время на ее проверку растет не полиномиально. Самый популярный и эффективный алгоритм для решения MaxCut задачи на квантовом вычислителе — алгоритм приближенной аппроксимации (QAOA). Связь между вершинами графа представляется в виде матрицы, а саму задачу на квантовом языке можно представить в виде Гамильтониана. Тогда решение задачи будет сводиться к нахождению собственных значений этого Гамильтониана. Действие самого алгоритма схоже с предыдущим — одна часть схемы используется для приготовления состояний, вторая измеряет это состояние в базисе Гамильтониана. Итерационно алгоритм учится готовить такое состояние, чтобы получить минимальное число при измерениях. Ученые использовали четыре кубита для реализации QAOA и смогли решить задачу для графа с тремя и четырмя вершинами.

Несмотря на то, что результаты работы далеки от рекордных, которые демонстрируют другие платформы, авторы указывают на важность работы в развитии квантовых вычислений на нейтральных атомах. Они утверждают, что дальнейшее масштабирование системы — технический вопрос, на который у них уже есть ответы, и который они планируют решать в ближайшем будущем.

С похожим алгоритмом уже справлялся вычслитель на фотонах. Помимо реализации уже известных алгоритмов и решения классических задач, теоретики исследуют возможности «уплотнения» задач, чтобы их можно было решать с меньшим числом кубитов. Иногда ученые и вовсе не заставляют квантовый вычислитель решать задачи, а только проверять верность какого-то решения, и выясняют, что квантовый процессор оказывается быстрее классического.

Оксана Борзенкова

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.